《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)》課件

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)歡迎來到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)課程！課程背景與概述數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從大量的、不完整、有噪聲、多維的數(shù)據(jù)中提取隱含的、先前未知的、有潛在價值的信息和知識的跨學(xué)科領(lǐng)域.應(yīng)用范圍廣泛應(yīng)用于商業(yè)、科學(xué)、工程、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域,例如,營銷預(yù)測、客戶分析、風(fēng)險控制、疾病診斷.數(shù)據(jù)挖掘概念及應(yīng)用領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘是從大型數(shù)據(jù)集中提取有意義的模式和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘涵蓋了各種技術(shù)，包括機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)等。數(shù)據(jù)挖掘廣泛應(yīng)用于商業(yè)、金融、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域，幫助人們從數(shù)據(jù)中獲得洞察。數(shù)據(jù)挖掘流程1業(yè)務(wù)理解明確目標，了解數(shù)據(jù)2數(shù)據(jù)收集收集數(shù)據(jù)并進行初步整理3數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、規(guī)范化等4數(shù)據(jù)挖掘選擇合適的算法進行挖掘5模型評估評價挖掘結(jié)果的質(zhì)量6結(jié)果可視化將挖掘結(jié)果可視化展示7部署與應(yīng)用將挖掘結(jié)果應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)處理1數(shù)據(jù)清洗處理數(shù)據(jù)中的缺失值、錯誤值和不一致性。2數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的格式，例如，將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)。3數(shù)據(jù)規(guī)范化將數(shù)據(jù)縮放到一致的范圍內(nèi)，例如，將所有數(shù)值數(shù)據(jù)縮放到0到1之間。數(shù)據(jù)清洗缺失值處理處理數(shù)據(jù)集中缺失值，例如刪除記錄、替換值或使用預(yù)測模型進行填充。重復(fù)值處理識別并刪除或合并數(shù)據(jù)集中的重復(fù)記錄，確保數(shù)據(jù)一致性。異常值處理識別并處理數(shù)據(jù)集中的異常值，例如使用統(tǒng)計方法或機器學(xué)習(xí)算法進行檢測和處理。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)從一種類型轉(zhuǎn)換為另一種類型，例如將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)從一種格式轉(zhuǎn)換為另一種格式，例如將CSV數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為JSON數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)編碼轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)從一種編碼轉(zhuǎn)換為另一種編碼，例如將UTF-8編碼轉(zhuǎn)換為GBK編碼。數(shù)據(jù)規(guī)范化范圍縮放將數(shù)據(jù)縮放到特定范圍，例如0到1，以減少不同特征之間的差異。標準化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成均值為0、方差為1的分布，以確保數(shù)據(jù)具有相同的尺度。離散化將連續(xù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為離散數(shù)據(jù)，例如將年齡范圍劃分為不同的類別。探索性數(shù)據(jù)分析1數(shù)據(jù)理解了解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和屬性2數(shù)據(jù)清洗處理缺失值和異常值3數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為合適的格式4數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)建圖表以發(fā)現(xiàn)模式5假設(shè)檢驗驗證數(shù)據(jù)中的關(guān)系統(tǒng)計分析描述性統(tǒng)計匯總和描述數(shù)據(jù)特征。假設(shè)檢驗驗證數(shù)據(jù)之間關(guān)系。關(guān)聯(lián)分析研究變量之間的相互關(guān)系?？梢暬治鰯?shù)據(jù)洞察可視化幫助我們快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和趨勢，從而獲得更深入的洞察。簡化復(fù)雜信息將復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易于理解的圖表和圖形，使數(shù)據(jù)更易于消化和解釋。增強溝通可視化是與他人分享數(shù)據(jù)見解的有效工具，能夠更直觀地傳達關(guān)鍵信息。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘定義關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種從大型數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的有意義的關(guān)聯(lián)關(guān)系的技術(shù)。它用于尋找數(shù)據(jù)項之間是否存在某種關(guān)聯(lián)或依賴關(guān)系。應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在市場營銷、商業(yè)分析、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，例如，通過分析顧客的購買記錄，可以發(fā)現(xiàn)顧客之間存在哪些共同的購買行為，從而制定更有效的營銷策略。關(guān)聯(lián)規(guī)則定義購物籃分析例如，顧客購買了牛奶和面包，他們也很有可能購買雞蛋。醫(yī)療保健例如，如果一個人被診斷出患有糖尿病，他們也可能需要購買特定類型的藥物。網(wǎng)絡(luò)行為分析例如，用戶如果訪問了某個網(wǎng)站的特定頁面，他們也可能對相關(guān)的其他頁面感興趣。關(guān)聯(lián)規(guī)則生成算法1Apriori算法Apriori算法是一種經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，它基于先驗知識，通過迭代地生成候選規(guī)則并剪枝來發(fā)現(xiàn)頻繁項集。2FP-Growth算法FP-Growth算法是一種基于樹結(jié)構(gòu)的算法，它通過構(gòu)建頻繁模式樹來高效地發(fā)現(xiàn)頻繁項集，并生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。3ECLAT算法ECLAT算法是一種基于垂直數(shù)據(jù)格式的算法，它通過逐層枚舉項集來發(fā)現(xiàn)頻繁項集，并生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則評估指標支持度衡量規(guī)則中項目集出現(xiàn)的頻率。置信度衡量規(guī)則的前提成立時，結(jié)論成立的概率。提升度衡量規(guī)則帶來的收益，與隨機關(guān)聯(lián)相比的提升程度。分類算法定義分類算法是一種機器學(xué)習(xí)算法，用于將數(shù)據(jù)樣本分配到不同的類別。應(yīng)用分類算法在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，例如垃圾郵件過濾、圖像識別和客戶細分。決策樹算法分類通過構(gòu)建決策樹模型，對數(shù)據(jù)進行分類預(yù)測，并確定樣本屬于哪個類別?？山忉屝詻Q策樹模型結(jié)構(gòu)清晰易懂，便于理解預(yù)測結(jié)果背后的邏輯和決策過程。易于實現(xiàn)決策樹算法實現(xiàn)相對簡單，并且在各種數(shù)據(jù)挖掘工具中都有成熟的實現(xiàn)。樸素貝葉斯算法條件概率樸素貝葉斯算法基于條件概率，利用已知事件的概率來推斷未知事件的概率。分類預(yù)測通過計算每個類別的后驗概率，選擇概率最大的類別作為預(yù)測結(jié)果。K近鄰算法原理基于距離的分類算法，通過計算待分類樣本與訓(xùn)練集樣本間的距離，并選取距離最近的K個樣本，根據(jù)多數(shù)樣本類別進行分類。距離度量常用的距離度量方法包括歐氏距離、曼哈頓距離、余弦距離等，選擇合適的距離度量方法至關(guān)重要。優(yōu)缺點簡單易懂，易于實現(xiàn)，但對高維數(shù)據(jù)敏感，對異常樣本敏感。聚類算法無監(jiān)督學(xué)習(xí)聚類算法是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，用于將數(shù)據(jù)點分組為不同的簇。相似性度量基于數(shù)據(jù)點之間的相似性或距離，將相似的數(shù)據(jù)點歸為同一簇。簇的特征每個簇內(nèi)的點彼此相似，而不同簇之間的點差異較大。K-Means算法無監(jiān)督學(xué)習(xí)K-Means是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于將數(shù)據(jù)點分組到K個不同的簇中。迭代過程它通過迭代地重新分配數(shù)據(jù)點到最接近的簇中心來工作。DBSCAN算法密度可達基于密度聚類算法，根據(jù)樣本點周圍的密度進行聚類，適用于非凸形狀的聚類。核心點密度足夠高的點，周圍有足夠多的鄰居。邊界點密度不滿足核心點條件，但連接著核心點。噪聲點不屬于任何聚類的點。異常檢測識別偏差找出與預(yù)期模式或行為不符的數(shù)據(jù)點。發(fā)現(xiàn)異常值確定可能表明錯誤、欺詐或其他異常情況的異常值。提高準確性通過識別和處理異常值來提高數(shù)據(jù)分析和模型的準確性。異常檢測概述定義異常檢測是指識別與預(yù)期行為或模式顯著不同的數(shù)據(jù)點或事件的過程。目標找出數(shù)據(jù)中的異常值，幫助識別潛在問題、欺詐活動、故障和錯誤。應(yīng)用廣泛應(yīng)用于金融、醫(yī)療保健、網(wǎng)絡(luò)安全和制造等領(lǐng)域，用于識別欺詐、異常醫(yī)療狀況和系統(tǒng)故障?；诮y(tǒng)計的異常檢測1假設(shè)檢驗利用假設(shè)檢驗方法，判斷數(shù)據(jù)是否符合預(yù)期的分布模型。2標準差基于數(shù)據(jù)分布的標準差，識別超出正常范圍的數(shù)據(jù)點。3箱線圖通過箱線圖的可視化分析，直觀地識別異常值?；跈C器學(xué)習(xí)的異常檢測分類算法訓(xùn)練分類器識別正常數(shù)據(jù)，將不符合模型的樣本標記為異常。聚類算法將數(shù)據(jù)點分組，離群點被識別為遠離其他組的點。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的復(fù)雜模式，并識別不符合模式的異常。時間序列分析趨勢時間序列數(shù)據(jù)可能表現(xiàn)出隨著時間的推移而逐漸上升或下降的趨勢。例如，隨著經(jīng)濟發(fā)展，商品的銷量可能會逐年增加。季節(jié)性時間序列數(shù)據(jù)可能在一年中的特定時間段內(nèi)表現(xiàn)出規(guī)律性的波動。例如，零售商在節(jié)假日期間的銷售額往往會大幅上升。隨機性時間序列數(shù)據(jù)可能包含一些隨機的波動，這些波動無法用趨勢或季節(jié)性來解釋。時間序列類型趨勢型隨著時間推移，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)持續(xù)上升或下降趨勢。季節(jié)型數(shù)據(jù)在特定周期內(nèi)呈現(xiàn)規(guī)律波動，如一年四季、一周七天。隨機型數(shù)據(jù)在時間軸上隨機波動，無明顯趨勢或季節(jié)性模式。時間序列預(yù)測模型移動平均模型(MA)通過歷史數(shù)據(jù)的平均值來預(yù)測未來值，適用于平穩(wěn)時間序列，對噪聲有較好平滑效果。自回歸模型(AR)利用歷史數(shù)據(jù)的值來預(yù)測未來值，適用于趨勢明顯的時間序列。自回歸移動平均模型(ARMA)結(jié)合AR和MA模型，適用于既有趨勢又有噪聲的時間序列。文本挖掘文本預(yù)處理文本挖掘的第一步，包括分詞、去除停用詞、詞干提取等步驟，旨在將原始文本轉(zhuǎn)換為更易于分析的數(shù)據(jù)格式。文本分類對文本進行分類，例如情感分析、主題分類、垃圾郵件檢測等，幫助我們理解文本內(nèi)容和意義。主題建模發(fā)現(xiàn)文本中的隱含主題，幫助我們了解文本背后的結(jié)構(gòu)和主題分布，例如新聞文章主題、用戶評論主題等。文本預(yù)處理文本清理移除無關(guān)字符，如標點符號、特殊字符和HTML標簽文本規(guī)范化將所有文本轉(zhuǎn)換為小寫，統(tǒng)一格式分詞將文本拆分成單個詞語或短語文本分類文檔分類根據(jù)文檔內(nèi)容將文檔分配到預(yù)定義的類別中。例如，將電子郵件分類為垃圾郵件或非垃圾郵件。情感分析分析文本數(shù)據(jù)以確定的情感，例如積極、消極或中立。例如，從客戶評論中識別滿意度。主題建模從文本數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的主題或主題。例如，從新聞文章中提取主要話題。主題建模發(fā)現(xiàn)潛在主題從大量文本數(shù)據(jù)中自動識別和提取潛在主題。主題表示使用主題模型將文檔表示為主題的分布，揭示文檔的潛在語義結(jié)構(gòu)。主題分析分析主題的演化趨勢、主題間的關(guān)聯(lián)性等，幫助理解數(shù)據(jù)內(nèi)容和趨勢。推薦系統(tǒng)個性化推薦根據(jù)用戶的興趣和行為，推薦最相關(guān)和最感興趣的內(nèi)容或商品。提高用戶參與度通過提供個性化的推薦，提高用戶對平臺或產(chǎn)品的興趣和參與度。發(fā)現(xiàn)新內(nèi)容幫助用戶發(fā)現(xiàn)他們可能感興趣但不知道存在的新內(nèi)容或商品。協(xié)同過濾推薦1用戶相似性基于用戶之間相似性進行推薦，例如，如果用戶A和用戶B對相同商品的偏好相似，則可以將用戶A喜歡的商品推薦給用戶B。2物品相似性基于物品之間相似性進行推薦，例如，如果物品A和物品B被相同用戶喜歡，則可以將喜歡物品A的用戶推薦物品B。3推薦方法主要分為基于用戶的協(xié)同過濾和基于物品的協(xié)同過濾。內(nèi)容過濾推薦基于內(nèi)容的推薦分析用戶歷史行為，推薦類似的內(nèi)容。內(nèi)容特征提取文本、圖像、音頻等特征，進行相似度匹配?；旌贤扑]協(xié)同過濾推薦基于用戶行為和興趣，預(yù)測用戶可能喜歡的項目。內(nèi)容過濾推薦根據(jù)項目內(nèi)容特征，推薦相似項目給用戶?；旌贤扑]綜合利用協(xié)同過濾、內(nèi)容過濾等多種推薦技術(shù)，提升推薦效果。大數(shù)據(jù)挖掘海量數(shù)據(jù)處理和分析TB級甚至PB級數(shù)據(jù)。高速度實時或接近實時地處理和分析數(shù)據(jù)。多樣性處理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。Hadoop和Spark1Hadoop一個開源的分布式計算框架，用于處理大數(shù)據(jù)。2Spark一個快速、通用、基于內(nèi)存的集群計算框架，比Hadoop更快，更適用于實時處理。分布式數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)規(guī)模大數(shù)據(jù)挖掘需要處理海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)庫難以滿足需求。數(shù)據(jù)分布數(shù)據(jù)可能分布在多個服務(wù)器上，需要進行分布式存儲和處理。計算效率分布式處理能夠利用多臺機器的計算資源，提高處理速度。實時數(shù)據(jù)挖掘低延遲處理實時數(shù)據(jù)挖掘需要在數(shù)據(jù)到達時立即處理，而不是以批處理的方式?？焖贈Q策實時分析和決策對于應(yīng)對流數(shù)據(jù)的動態(tài)特性至關(guān)重要。應(yīng)用場景實時數(shù)據(jù)挖掘廣泛應(yīng)用于金融交易、網(wǎng)絡(luò)安全、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域。數(shù)據(jù)可視化直觀呈現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)可視化將復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易于理解的圖形和圖表，使人們能夠快速洞察數(shù)據(jù)趨勢和模式。支持決策通過數(shù)據(jù)可視化，決策者可以更直觀地理解數(shù)據(jù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)做出更明智的決策。促進溝通數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們更有效地與他人分享數(shù)據(jù)，并促進團隊之間的數(shù)據(jù)協(xié)作?？梢暬愋驼劬€圖顯示數(shù)據(jù)隨時間變化的趨勢，適用于展現(xiàn)趨勢和變化。柱狀圖比較不同類別或組別的數(shù)據(jù)，適用于展現(xiàn)差異和對比。餅圖展示整體數(shù)據(jù)中各部分的比例，適用于展現(xiàn)構(gòu)成和比例。散點圖顯示兩個變量之間的關(guān)系，適用于展現(xiàn)相關(guān)性和趨勢。可視化設(shè)計原則清晰度清晰度是首要原則。信息應(yīng)易于理解和解讀，避免過于復(fù)雜或模糊的圖表。準確性確保數(shù)據(jù)可視化準確地反映原始數(shù)據(jù)。避免扭曲或誤導(dǎo)性的表示。一致性在同一可視化中，應(yīng)使用一致的視覺元素，如顏色、字體、圖形等，以增強信息傳遞的一致性。可視化工具TableauTableau是一個直觀的拖放式數(shù)據(jù)可視化工具，用于創(chuàng)建交互式儀表板和圖表。PowerBIPowerBI是一個由微軟提供的綜合性商業(yè)智能和數(shù)據(jù)可視化平臺。QlikSenseQlikSense是一款自服務(wù)分析和數(shù)據(jù)可視化工具，以其強大的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)功能而聞名。數(shù)據(jù)挖掘原理數(shù)據(jù)挖掘是利用各種方法從大量數(shù)據(jù)中提取隱藏的、有價值的、可理解的知識和模式的過程.數(shù)據(jù)挖掘算法涵蓋了各種機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)，用于分析和解釋數(shù)據(jù).數(shù)據(jù)挖掘的目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和關(guān)系，以便做出更明智的決策和預(yù)測.數(shù)據(jù)隱私和安全1數(shù)據(jù)脫敏數(shù)據(jù)脫敏是保護個人隱私的重要手段